编输入一些四则运算，电脑识别后给出答案

在Python中，可以使用深度学习库如TensorFlow或Keras来构建一个简单的神经网络模型，用于执行基本的四则运算。这里以前向传播为例，展示一个基于CNN的简单数字识别并求解加法的问题[^1]：

1. **构建基础架构**

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten

# 定义模型
model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(4, 4, 1)),
    Flatten(),
    Dense(10, activation='softmax')  # 使用10个节点，对应0-9的数字
])

2. **预处理输入数据**
假设我们有四则运算的数字图像（例如，两个数字加一个运算符），需要将它们转换成适合模型的输入格式。

3. **训练模型**

# 假设X_train和y_train是标记过的训练数据
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

4. **预测和求解**

# 对新输入进行预测
prediction = model.predict(new_input_image)

# 取预测结果中最可能的数字作为结果
result_number = np.argmax(prediction)

# 结合运算符（比如从字符串中提取），得出最终结果
operator = " + "
if operator == " + ":  # 如果是加法
    result = int(result_number) + int(another_number)
elif operator == "-":  # 其他运算类似
    ...

请注意，这个例子简化了实际过程，实际应用中可能需要更复杂的网络结构和数据预处理步骤。上述代码仅作概念演示，实际操作时需结合具体的数据集和任务需求进行调整。